[发明专利]归一化互相关图像模板匹配实现方法

说明书

本申请提供了归一化互相关图像模板匹配实现方法，其包括：在第n层金字塔进行图像模板匹配：分别构建模板图像和待搜索图像的第n层金字塔图像；按照预设角度在待搜索图像的第n层金字塔上遍历搜索，得到NCC大于预设阈值的所有候选匹配并过滤筛选出局部同一匹配中NCC最大的候选匹配并排序；在第i层金字塔进行图像模板匹配：分别构建模板图像和待搜索图像的第i层金字塔图像；按照预设角度在待搜索图像的第i层金字塔图像上遍历搜索，得到新候选匹配；判断i是否为0并根据判断结果重复在第i层金字塔进行图像模板匹配的步骤或将按照NCC值排序且NCC大于设定阈值的候选匹配作为目标位置。本申请需要的内存少、计算量少、匹配时间短。

技术领域

本申请属于图像处理技术领域，具体涉及一种归一化互相关图像模板匹配实现方法。

背景技术

图像模板匹配广泛用于图像配准、物体识别和导航定位中，尤其是用于机器人的视觉引导中。归一化互相关图像模板匹配具有精度高、抗全局光照变化强、相似度度量比较简单等特点。然而，由于传统归一化互相关图像模板匹配计算量大，搜索一个任意位置的旋转目标耗时长，因此这严重限制了归一化互相关图像模板匹配的应用。目前大多数研究都聚焦在通过缓存并行实现、优化搜索路径、评估提前结束单次相似度计算等方面，并没有从根本上解决计算量大的问题。

归一化互相关图像模板匹配通过构建各角度旋转模板图像，遍历计算每个模板图像与待搜索图像中所有位置图像匹配的相似性，每个位置覆盖模板图像，落入模板图像区域的待搜索图像像素参与该位置相似度计算。假设待搜索图像用I表示，模板图像用T表示，模板图像的区域为R，像素的坐标(u,v)满足(u,v)∈R，在任意搜索位置(x,y)，归一化互相关系数(NCC-Normalized Cross-Correlation)计算公式如下：

式中，m_T为模板图像像素值均值，m_I(x,y)为待搜索图像中与模板图像重叠部分像素值均值。为方便计算，通常将归一化互相关系数计算公式展开合并成如下形式：

式中，N为模板图像像素总个数。

由上式可以看出，NCC计算主要分为以下三部分。其中，第一部分为：模板图像像素值和与平方和第二部分为：待搜索图像与模板图像重叠部分的像素值和与平方和第三部分为：模板图像像素值与待搜索图像重叠部分像素值的乘积和

同一角度的模板图像遍历匹配中，除第一部分不变外，第二部分和第三部分在不同搜索位置均需要重新计算，且计算量均十分庞大。第二部分可以通过构建积分图快速求和实现，第三部分一般可以通过快速傅里叶变换实现加速计算。

构建图像金字塔由粗匹配到精匹配，通过低分辨率遍历搜索到高分辨率局部搜索，能够大幅降低匹配时间。然而，对于匹配任意角度的目标，需要旋转模板图像，旋转后的模板图像在待搜索图像重叠部分为旋转矩形，利用积分图区域求和变得十分困难，同时快速傅里叶变换的加速效果显著降低甚至丧失。

发明内容

为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本申请提供了一种归一化互相关图像模板匹配实现方法。

根据本申请实施例的第一方面，本申请提供了一种归一化互相关图像模板匹配实现方法，其包括以下步骤：

在第n层金字塔进行图像模板匹配的步骤，其中，n为正整数；

在第i层金字塔进行图像模板匹配的步骤，其中，0≤i＜n；

判断并输出匹配结果的步骤；

所述在第n层金字塔进行图像模板匹配的步骤的具体过程为：

分别构建模板图像和待搜索图像的第n层金字塔图像；